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Enregistrement W4220917507 · doi:10.53063/synsint.2022.21108

Performance of glucose, sucrose and cellulose as carbonaceous precursors for the synthesis of B4C powders

2022· article· en· W4220917507 sur OpenAlexvenueno aff
Seyed Faridaddin Feiz, Leila Nikzad, Hudsa Majidian, Esmaeil Salahi

Notice bibliographique

RevueSynthesis and Sintering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoric acidBoronMonosaccharideCelluloseBoron nitrideBoron carbidePolymerPyrolysisDisaccharideSucroseFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringCarbon fibersChemistryMaterials scienceOrganic chemistryNuclear chemistryMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boron carbide is the third hardest material in the world after diamond and cubic boron nitride, which is one of the most strategic engineering ceramics in various industrial applications. The aim of this research is to synthesize B4C by reacting boric acid as boron source with polymers from the saccharide family as carbon sources, and to determine the best saccharide as precursor. For this purpose, glucose (monosaccharide), sucrose (disaccharide), and cellulose (polysaccharide) were used and examined. The samples were prepared by appropriate mixing of the starting materials, pyrolysis at 700 °C, and synthesis at 1500 °C. The results of Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy and X-ray diffractometry (XRD) showed that among the studied saccharide polymers, glucose is the best carbon source candidate for the synthesis of B4C. To describe precisely, the specimen prepared with glucose and boric acid had more boron carbide and less hydrocarbon.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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